Formation Email Academy

Formation Data science, mining et IA: usages pour l’emailing

Les techniques statistiques, mining  deviennent incontournables pour optimiser ses campagnes d’emailing. Comment les employer, que peut-on en attendre ?

La gestion de campagnes d’emailing se complexifie et nécessite de mieux segmenter, d’analyser finement le comportement de l’internaute sur tous les canaux de contact et de mettre en oeuvre des techniques de scoring, prédictives issue d’Algorithmes (IA) pour adresser des messages de meilleure qualité au bon moment.

Les objectif de la formation sont

  • de vous permettre de cerner les types de techniques statistiques utilisés pour optimiser les campagnes,
  • d’identifier les résultats que vous pouvez attendre
  • de comprendre comment solliciter les prestataires et professionnels du marché.

Formation en présentielle.

La formation est proposée en présentielle sur Paris avec au maximum 6 participants..
Le déroulement de la formation en distanciel est possible sur demande.

1. Utilisation des DATA et des Algorithmes (IA) en email marketing
Quels pré-requis et bénéfices d’une démarche statistique et mining en email marketing ?

  • Les enjeux de l’analyse de données
  • Les différentes étapes d’une prestation de datamining
  • Les questions essentielles à se poser avant de lancer une démarche d’analyse
  • Comment définir ses objectifs et les conditions d’utilisation des résultats ?

2. Augmenter vos performances en identifiant et suivant les bons KPI
Comment monitorer les performances de ses campagnes d’emailing avec des indicateurs avancés ?

  1. Les indicateurs de base
  2. Quelques indicateurs au niveau individuel
  3. Gestion des moments d’envoi
  4. Les KPI à suivre par type d’activité
  5. Exemple de reporting
  6. Augmenter vos performances en construisant et identifiant les bons messages
3. Identifier et suivre la qualité de sa base de données
Quelles analyses menées pour exploiter au mieux le potentiel de vos données et éviter les problèmes (délivrabilité, mauvaise personnalisation, NPAI…)
  1. Comment organiser un audit de sa base et construire un benchmark évolutif ?
  2. Quels enseignements peut-on tirer de l’analyse de sa base ? Exemples d’analyse de l’évolution et d’interprétation.

4. Lancer des analyses « Quick Win »
Optimiser l’activité des campagnes d’emailing à partir des comportements individuels

  1. Bilan et suivi temporel au niveau individuel : pourquoi, comment ?
  2. Recrutement : mesurer et gérer l’impact des délais d’activation
  3. Mieux cibler : identification des profils les plus réactifs
  4. Analyser les inactifs, cerner les seuils de passage
  5. Analyse des comportements en début de vie
  6. Analyser le désabonnement et en tirer des enseignements sur vos campagnes
5. Segmenter : Usages et les best practices pour construire une segmentation à partir de vos données
Quelle technique de segmentation pour optimiser votre stratégie de ciblage.
  1. La démarche générale d’un projet de construction d’une segmentation
  2. Les segmentations standard d’une base emailing en vente en ligne
  3. Les segmentations à partir des données comportementales
  4. Les segmentations croisant comportemental et autres données
  5. Utilisation et mises en oeuvre opérationnelles
6. Prévoir : Anticiper les comportements grâce aux solutions et modèles prédictifs.
Comment les modèles de score permettent de mieux cibler, personnaliser et gérer ses triggers ?
  1. Objectif d’un score
  2. Les différents types de score
  3. Comment utiliser un score efficacement  et l’automatiser ?
  4. Les modèles prédictifs au service des actions marketing (perso, trigger…)
  5. Les scores pour développer les ventes
7. Recommandations et personnalisation produit
 Comment identifier et actionner les leviers up-sell et cross-sell grâce aux analyses d’associations de produits et moteurs de recommandations ?

  1. Les différentes approches
  2. Exemple de résultats
  3. Les utilisations pour développer les ventes
8. Les différentes pratiques et prestataires sur ce sujet
Télécharger le programme en PDF

Evaluation et retours des stagiaires sur la formation

Les évaluations de la formation se fondent sur 3 thèmes :

L’organisation et le  contenu de la formation : 97.7/100
La qualité globale de la formation : 91.7/100
La satisfaction des stagiaires : 99/100

Ces données sont issues du recueil des avis de 6 stagiaires depuis 2018

Version 30/12/2021

Durée

Dates & lieux

24 janvier - 24 janvier
11 juin - 11 juin
15 octobre - 15 octobre
03 décembre - 03 décembre

Tarif

890€ HT

Inscription

Modalités d’accès

L’inscription du stagiaire est validé une fois la convention de formation signée.
Les inscriptions sont possibles jusqu’à la veille de la formation.

Télécharger le programme en PDF

Prérequis

Piloter ou réaliser des campagnes d’emailing.

Méthodes pédagogiques & évaluation des acquis

Les principes de data-sciences sont présentés et les stagiaires réalisent ensuite quelques exercices de mise en oeuvre de ces principes

A l’issue de la formation un questionnaire d’évaluation des acquis sur la data science vous sera transmis

Accessibilité pour personnes handicapées

Merci de nous contacter ici pour toutes situations particulières

Catalogue

V0610

Témoignages des participants

Une formation intéressante sur le datamining qui va servir à notre service Etudes pour l’amélioration de notre segmentation sur les appétences produits par client. Un formateur qui s’est bien adapté aux différents profils marketing grâce à de nombreux exemples, et des échanges enrichissants avec les autres participants.
Corentin Ferron
Chargé e-CRM
Toupargel



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